#面经#更新：hr面了，这是我的弱项，效果很差，不知道能不能过，在下面总结了下失败的地方。没参考价值，不用看。一面竟然过了。。。岗位是算法工程师，计算机视觉方向。—————————分割线2023-8-15下午1.45-2.15技术面试，面完就感觉已凉。记录下面试问题，帮助下有缘人：共3部分：1：英文自我介绍 提前背一下就行，2-3min2：项目背景相关的问题（完全没问项目，大概不对口，基本是深度学习基础八股知识，三个面试官轮流问）2.1 有没有经常使用linux系统，对linux系统的命令的了解。linux系统查找文件的命令是什么？2.2 做深度学习算法，做过什么针对模型的优化？2.3 用过哪些卷积操作？2.4 为什么说反卷积操作和双线性插值类似？2.5 卷积操作怎么转化成矩阵运算？（优化）2.6 深度学习过程和矩阵运算的关系？怎么把深度学习的过程表示成矩阵运算？2.7 深度学习怎么理解？为什么叫‘deep’？2.8 传统机器学习算法中，图像的特征提取是怎么做的？2.9 双向链表怎么插入一个新节点？2.10 pytorch进行多gpu并行训练了解吗？有哪些方法？2.11 多头自注意力比单头自注意力的优势有哪些？其他都忘了。。3：反问 随便问问吧，听那意思是没打算招我。。。hr面：英文问题是介绍一下你的兴趣爱好。我没有准备，没答出来。其他问题经典的hr问题，但我语速太快，表达不清晰，被面试官指出，并打断我不让我继续展开，大概效果很差吧。事已至此，无需多言，其他没心情记录了。祝大家找到心仪offer